Sequential Monte-Carlo sampler for Bayesian inference in complex systems
Dans de nombreux problèmes, des modèles complexes non-Gaussiens et/ou non-linéaires sont nécessaires pour décrire précisément le système physique étudié. Dans ce contexte, les algorithmes de Monte-Carlo sont des outils flexibles et puissants permettant de résoudre de tels problèmes d’inférence. Tout...
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| Other Authors: | |
| Language: | en fr |
| Published: |
2014
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| Subjects: | |
| Online Access: | http://www.theses.fr/2014LIL10058/document |